Conviértete en un quant referente en la industria.Con la formación que los mercados realmente demandan.

El proceso de aprendizaje te permitirá al finalizar el máster tener un dominio teórico y práctico de la disciplina lo suficientemente amplio como para abordar las entrevistas profesionales con éxito. Es prácticamente imposible adquirir ese conocimiento en unos meses. Por eso el máster, a pesar de las convenciones más comerciales en la materia, tiene una duración de año y medio: creemos firmemente que es el tiempo mínimo necesario para adquirir un dominio solvente de la teoría y unas habilidades fuertes en programación. La clave no solo consiste en conseguir entrevistas: también hay que pasarlas.

¿Qué sabrás hacer al terminar el Máster en Finanzas Cuantitativas y Métodos Computacionales?

Si eliges el itinerario de quant de sell side, tendrás unos fundamentos matemáticos muy fuertes para entender con rigor la teoría de valoración de instrumentos financieros, con amplia experiencia práctica en Python y C++ en valoración de derivados plain vanilla y exóticos. Tendrás una comprensión profunda de los modelos de volatilidad más usados en mercado y una formación de calidad en riesgos financieros y regulación bancaria, muy valorada por bancos y consultoras.

Si te decantas por el buy side, tendrás una formación sólida en Machine Learning e IA aplicada al mundo financiero, en línea con los estándares de las mejores firmas de trading propietario, y serás capaz de crear e implementar tus propias estrategias con conocimientos notables de trading cuantitativo, market making y execution models. También contamos con profesores que te pondrán al día en computación cuántica y estrategias con criptoactivos.

El máster te prepara para una amplia gama de oportunidades profesionales en el sector financiero, donde la combinación de métodos cuantitativos, programación y machine learning es clave para la toma de decisiones estratégicas.

Quant Researcher y Quant Trader: investigarás y desarrollarás modelos predictivos y estrategias algorítmicas en fondos de inversión, bancos o fintechs, y aplicarás modelos estadísticos y algoritmos de alta frecuencia para identificar oportunidades en el trading electrónico.

Quant de Front Office o Strat: desarrollarás motores de pricing de derivados complejos y darás soporte a las mesas de trading con modelos matemáticos para maximizar el P&L de sus carteras.

Gestión de Riesgos y Data Science Financiero: evaluarás y mitigarás riesgos en carteras, derivados y crédito, y aplicarás big data, deep learning y series temporales para generar ventajas competitivas en la inversión.

Software financiero, consultoría financiera o un Doctorado en Finanzas Cuantitativas para quienes buscan un enfoque más académico.

Existe una demanda creciente de estos perfiles, que pueden acceder a algunos de los salarios más competitivos a nivel mundial, como estiman agencias como eFinancialCareers.